网易云课堂_tensorflow安装_auto-encoder原理_中国AI数据

2019-11-25

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s_vec = [] batch_accuracy = []对于范围(300)中的i: rand_index = np.random.choice(len(x_vals),size = batch_size)rand_x = x_vals [rand_index] rand_y = np.transpose([y_vals [rand_index]])sess.run(train_step,feed_dict = {x_data:rand_x,y_target:rand_y}) temp_loss = sess.run(损失,feed_dict = {x_data:rand_x,y_目标:rand_y}) loss_vec.append(temp_loss) acc_temp = sess.run(准确性,feed_dict = {x_data:rand_x,y_target:rand_y,prediction_grid:rand_x}) batch_accuracy.append(acc_temp) 为了绘制决策边界,我们将创建x,y点的网格并评估在所有这些点上创建的预

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